倒频谱在齿轮故障诊断中的应用

根据倒频谱所具有的特性，将原来信号频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线。利用这一特点来识别齿轮振动复杂频谱图上的周期结构，分离和提取出密集泛频信号中的周期成分、多成分边频等复杂信号，使测试系统的在线故障诊断更加快速准确。     

基于自适应神经网络的非线性系统的智能故障诊断

针对一类模型未知的非线性系统,提出了一种基于自适应神经网络的故障诊断方法,用RBF神经网络构造了状态估计器和故障估计器,解决了非线性系统状态不可测时的故障诊断问题。并用Lyapunov方法研究了故障误差和状态误差的收敛性,结果表明了该方法实用、有效。     

工业机器人驱动系统非线性频谱故障诊断方法

针对广义频率响应函数(GFRF)在故障诊断中存在计算量大、无法满足系统对诊断实时性要求的问题,提出基于非线性输出频率响应函数(NOFRF)的工业机器人驱动系统故障诊断方法。该方法构建系统一维频谱函数的辨识模型,将系统的输出频谱与估计频谱进行比较求出残差,根据残差大小改变辨识步长迭代出前4阶频谱;对获取到的4阶频谱进行逐阶采样,每阶频谱采集10个数值,共40个频谱构成40维特征矢量,将其作为系统的故障特征输入核主成分分析方法(KPCA)进行压缩,通过计算主元累计贡献率将高维数据压缩至3维,降低变量之间的非线性度;构造SVM分类器,将KPCA方法生成的低维数据中60%的数据作为训练集对分类器进行训练,将40%的数据作为测试集进行故障识别。实验结果表明,在相同的数据提取任务下,与基于GFRF的方法相比,所提方法节约时间854%,可以准确、快速地提取系统故障特征,进一步验证了该方法在工业机器人驱动系统故障诊断应用上的可靠性。     

基于LabVIEW的倒频谱在齿轮和滚动轴承故障诊断中的应用

介绍了利用LabVIEW平台检测齿轮和轴承故障信号,叙述了在LabVIEW的环境内,使用MATLAB对齿轮振动信号进行倒频谱分析,提取齿轮故障特征信息,实现齿轮故障诊断．并通过实验验证此方法的可行性．     

FFT-FS频谱细化技术及其在机械故障诊断中的应用

介绍了ＦＦＴ－ＦＳ频谱细化方法。这种方法在不增加采样点数的前提下,对感兴趣的频带进行细化,能够得到比较准确的频率值。并以某厂Ｒ１轧机主传动系统的减速机为例,说明该方法是准确确定故障频率并进行诊断的有效方法。     

基于神经网络模糊观测器的非线性系统的故障诊断

本文运用T-S模糊模型建立非线性系统的系统模型,用神经网络逼近非线性故障,用以设计观测器诊断系统故障。仿真结果表明,该设计方法能够有效的估计出故障大小。     

基于非线性主元分析的水轮机调节系统传感器故障诊断

利用现场的运行数据,将基于输入训练神经网络的非线性主元分析(PCA)方法应用到水轮机调节系统传感器故障诊断中,讨论了基于输入训练神经网络的非线性主元分析实现方法,建立了输入训练神经网络和反向传播网络,实现了对实测数据的重构,讨论了利用平方预测误差(SPE)进行故障检测和识别的方法,并用现场实测数据对该方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法有效且实用。     

小波神经网络技术在故障诊断中的应用

针对故障诊断技术的不断发展,文章通过阐述小波分析和人工神经网络的概念和特点以及在二者在不同条件下结合的情况,综述了故障诊断系统的现状和进展,并展望了这种技术的前景。     

频谱分析在共振系统中的应用

采用频谱分析在方法对机械系统中的振动模式进行分析,使系统中的共振模式的测定规范化、定量化、此方法应用于液体切变波共振吸收谱仪的研制中,取得了良好的效果。     

谱诊断方法及其在重型减速机故障诊断中的应用

在基于FFT的谱分析方法基础上研究了减速机故障的频谱特征,分析了几种典型的故障,并应用谱分析方法对福建水口电站2×250t桥式起重机主减速机故障进行了分析,确定了故障原因,有效地消除了故障。     

非线性动态电路故障诊断的递推方法

研究了非线性模拟电路的故障诊断问题,利用非线性网络频域分析的递推算法,将非线性模拟电路和邦联诊断转化为对ｎ个拓扑相同,电路参数战略有不同的线性电路的故障诊断。诊断的实现依赖于在相应数量的频率点上测出各阶线性电路的领域域核,采用故障逻辑判定技术以简化计算,适当增加测试点,用节点撕裂法可将该诊断方法推广到大规模电路。     

非线性摄动时滞系统故障诊断

针对一类含有未知输入和非线性摄动的状态时滞系统,采用基于自适应观测器的故障诊断系统的设计方法,以线性矩阵不等式的形式给出此问题解的存在条件及求解算法,并论证了系统的鲁棒稳定性,给出了对故障检测具有高灵敏度、零误报率的阚值判断公式.设计的自适应观测器具有双重功能:首先作为故障检测观测器能够检测出故障的发生,然后作为故障诊断观测器能够理想地估计出故障随时间的变化曲线.此算法既能诊断突变故障,又能诊断缓变故障.仿真结果表明算法具有良好的诊断性能.     

滚动轴承故障诊断的多小波谱峭度方法

采用提升多小波的方法,以峭度为优化目标,遗传算法为优化算法,针对信号特征进行多小波的自适应构造.以构造的多小波作为谱峭度的滤波器,针对多小波特点改进了峭度图,提出了多小波谱峭度方法.该方法建立在传统谱峭度方法的基础上,不仅克服了原方法中滤波器变化有限的劣势,而且提高了谱分析的分辨率.将该方法应用于滚动轴承的故障诊断中,以试验台与电力机车的滚动轴承故障诊断为例进行验证,结果表明,该方法不仅提高了频带选择的准确性与滤出信号的信噪比,而且获得了更好的诊断效果.     

基于神经网络的非线性系统故障诊断

本文对非线性系统的故障检测与诊断提出了一种新的方法。利用神经网络对非线性系统进行辩识与建模 ,通过比较实际输出与模型的输出 ,可在线辩识出故障幅值的大小。     

非线性电阻电路的单故障诊断的一种方法

提出了非线性模拟电路故障诊断的一种测前模拟法．应用伴随电路及特勒根定理导出故障诊断方程，用等电位屏蔽技术识别故障．非线性元件用其工作点参数等效线性化，可对故障电路逐级分块诊断，适用于大规模线性和非线性模拟电路．     

一种基于非线性独立元分析(NICA)的化工过程监控方法

针对实际工业过程数据中的非线性问题,研究了一种基于非线性独立元分析的多变量过程监控方法。该方法根据贝叶斯原理,构造多层感知器网络恢复过程数据,并以此建立过程的数学统计模型,对其进行实时监控。在大型工业设备仿真器TE上的应用表明了该方法的有效性,同时,在故障诊断方面也体现出了一定的优越性。     

非线性动态网络的通用分析方法与故障诊断

基于规范式分段线性化总体表达式并应用网络的一些基本知识,列出了非线性动态网络规范式分段线性化方程组.用该法分析动态网络无需计算响应跨越边界的时间,并能将整个动态过程的计算转化为代数的递推运算.在动态网络响应易于用计算机仿真的基础上,提出了基于小波-神经网络的非线性动态网络故障诊断的基本思想.     

故障诊断中非线性耦合特征提取的研究

从高阶谱分析的角度,通过检测信号频率成分间的非线性耦合特征来对故障信号进行检测。分析了耦合产生的机理,模式,建立了非线性耦合模型,在此基础上,在高阶域进行非线性耦合特征描述,最后通过实验进行了验证。